《表6 北半球中纬度陆地降水距平变化PLSR建模结果》

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《用外部强迫因子对近百年陆地降水变化的统计建模试验》

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分离各种自然和人为强迫对气候变化的各自影响，即多个因子（自变量）之间的相互“混淆”问题，历来是气候变化归因问题的一个难题.比如城市化和温室气体对气温变化的影响非常相似（平均温度升温，日较差变小），用统计语言来说，这两种因子可能具有非常明确的相关性（实际上这种情况在多种因子的情况下也普遍存在，即因子间存在多重相关性或共线性）；而偏最小二乘回归（PLSR）模型则通过集成了主成分分析、典型相关分析、线性回归分析的优点，分别在自变量和因变量中提取出主成分（潜在因子），为了回归分析的需要，主成分有下列两个要求:（1）因变量和自变量的主成分各自应尽可能大地携带本身的变异信息；（2）两个主成分的相关程度能够达到最大.在此基础上实施自变量和因变量对各自主成分的回归，如果回归方程已经达到满意的精度，则算法终止；否则，将利用残余信息进行第二轮的主成分提取；如此往复，直到能达到一个较满意的精度为止.其系数即为各个自变量对因变量变化的贡献的相对大小，并给出其对因变量变化的重要性（一般认为，重要性因子大于1，表示该自变量对因变量的变化非常重要）.在这个步骤中，可以通过PLSR模型的自变量、研究要素和研究区域的选取和相应的建模结果的对比，又可以较为定量化地解释其物理意义，以达到对某种（或多种）辐射强迫因子本身对气候要素变化的各自贡献的检测和成因分析的目的.